Новости

ChatGPT под запретом? Как безопасно использовать ИИ в компании

Почему запреты не работают и как легально внедрить ИИ без утечек персональных данных.

ChatGPT под запретом? Как безопасно использовать ИИ в компании

ChatGPT под запретом? Как мы решили главную проблему корпоративной безопасности при работе с ИИ

«Коллеги, с сегодняшнего дня использование ChatGPT и других нейросетей в рабочих целях запрещено. Нарушение — дисциплинарка».

Если вы работаете в крупной компании, банке или ритейле, вы наверняка видели такие письма. Ирония в том, что пока мир обсуждает, как ИИ заменит людей, реальный бизнес эти инструменты... просто блокирует.

Причина одна — страх утечки данных. Ни один безопасник не позволит сотрудникам копировать клиентскую базу или финансовые отчеты в облако OpenAI или Anthropic, а также проверять документы в облачных ИИ. Ведь по закону (152-ФЗ) и по здравому смыслу — это катастрофа. Но что, если я скажу, что ИИ можно использовать на 100% легально, не передавая ему ни одного реального имени?

Меня зовут Никита, и мы с партнерами создали MOLL Y/X — инструмент, который делает работу с ИИ безопасной «по умолчанию».

Проблема: Либо быстро, либо законно

Обычно работа сотрудника с ИИ выглядит так:

  1. Нужно проанализировать договор или написать ответ клиенту.
  2. Сотрудник копирует текст с ФИО, адресами и суммами.
  3. Вставляет в ChatGPT.
  4. Данные улетают на сервера за границу. Поздравляем, вы нарушили закон.

Альтернатива — ручная маскировка. Сидеть и менять «Иванов» на «Клиент 1», а «Москва» на «Город 1». Это убивает всю эффективность ИИ. Человек тратит больше времени на замазывание данных, чем нейросеть на сам ответ.

Наш подход: Локальная фильтрация данных

Мы поняли: решение должно быть внутри браузера, а не в облаке. Так появился MOLL Y/X — расширение, которое выступает «умным фильтром» между вашим текстом и полем ввода нейросети.

Как это работает технологически:

Внутри расширения крутится наша собственная NER-модель (Named Entity Recognition). Мы обучили её на огромных массивах данных именно под российский контекст. Она мгновенно распознает:

  • Русские ФИО (в любых падежах);
  • Адреса, города и улицы;
  • Номера телефонов, паспортов, ИНН;
  • Суммы денег и даты.

Самое важное: Процесс маскировки происходит строго локально на вашем устройстве. Расширение не отправляет ваши данные на наши сервера. Оно просто перехватывает текст в браузере, «стерилизует» его и отдает нейросети уже безопасный вариант.

Киллер-фича: Обратная снятие маскировки

Просто скрыть данные — мало. Нужно потом как-то работать с результатом. И тут мы придумали фишку, которая очень удобна.

  1. Вы нажимаете Ctrl + M, и текст превращается в набор меток: [PERSON_1], [LOCATION_1], [MONEY_1].
  2. ChatGPT выдает ответ, обращаясь к этим меткам.
  3. Вы выделяете ответ ИИ, жмете правую кнопку мыши — «Скопировать с снятием маскировки».
  4. В буфер обмена попадает текст, где на свои места вернулись реальный Иванов, реальная Москва и реальный номер договора.

Для нейросети это была абстрактная задача, для вас — готовый рабочий документ.

Почему это важно для бизнеса сейчас?

  1. Соблюдение 152-ФЗ. Вы не передаете персональные данные третьим лицам. Вы передаете «шум», который ИИ интерпретирует правильно благодаря контексту.
  2. Защита от оборотных штрафов. В России большие штрафы за утечки. MOLL Y/X — это страховка от «человеческого фактора».
  3. Внедрение ИИ в консервативных отраслях. Теперь юристы, HR и финансисты могут использовать магию LLM, не конфликтуя со службой безопасности.

Доступность

Мы верим, что приватность — это право каждого. Поэтому для личного использования MOLL Y/X полностью бесплатен. Вы можете установить его из Chrome Web Store прямо сейчас и защитить свои данные.

Для корпоративных клиентов мы предлагаем коммерческие лицензии с расширенной поддержкой, возможностью настройки модели под специфику бизнеса (например, распознавание внутренних артикулов или специфических терминов) и централизованным управлением.

Предыдущая статья

ИИ под надзором: как работать с ChatGPT и не сливать персональные данные

Следующая статья

Три кейса, когда ИИ чуть не стоил бизнесу миллионов

Похожие статьи